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题名基于改进优化算法的WELM月径流预测模型研究
被引量：2
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作者
王应武
华春莉
茶建帮
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机构
云南省水利水电勘测设计研究院
云南省临沧市临翔区水务局
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出处
《人民长江》
北大核心
2025年第2期82-90,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(41702278)
中国地质调查局地质调查项目(DD20221758,DD20190326)
国家重点研发计划项目(2019YFC0507500)。
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文摘
针对在月径流预测中将传统数据分解技术直接应用于整个时间序列时,在模型训练过程中会提前使用“未来信息”从而导致预测结果“不可信”的问题,提出两种不引入“未来信息”的小波包变换(WPT)-改进蝴蝶优化算法(IBOA)/改进海马优化(ISHO)算法-加权极限学习机(WELM)月径流时间序列预测模型。首先,将月径流时间序列划分为训练集和预测集,利用WPT分别对训练集和预测集进行分解处理,避免在训练过程中提前使用“预测集信息”;其次,通过6个典型函数验证IBOA/ISHO的寻优能力,利用IBOA/ISHO优化WELM输入层权值和隐含层偏差(简称“超参数”),建立WPT-IBOA/ISHO-WELM模型对各分解分量进行预测和重构;同时构建基于整个时间序列分解的WPT-IBOA/ISHO-WELM(全)模型,与其他4种优化算法和未经分解、未经优化的IBOA/ISHO-WELM、WPT-WELM模型作对比分析;最后,通过云南省李仙江流域把边、景东水文站月径流时间序列预测实例对各模型进行检验。结果表明:①WPT-IBOA-WELM、WPT-ISHO-WELM模型对把边、景东站月径流预测的平均绝对百分比误差(MAPE)为1.649%~1.897%,预测精度优于其他对比模型,具有更好的预测效果。②WPT-IBOA-WELM、WPT-ISHO-WELM模型的预测精度基本不受“未来信息”的影响,能客观真实反映出月径流预测效果,具有较好的实用意义。③IBOA/ISHO仿真精度和WELM超参数优化效果均优于其他优化算法,表明通过logistic映射等策略可以显著提升IBOA/ISHO优化性能。
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关键词
月径流预测
小波包变换
改进蝴蝶优化算法
改进海马优化算法
加权极限学习机
超参数优化
把边水文站
景东水文站
李仙江流域
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Keywords
monthly runoff prediction
wavelet packet transform
improved butterfly optimization algorithm
improved sea-horse optimization algorithm
weighted extreme learning machine
hyper-parameters optimization
Babian Hydrological Station
Jingdong Hydrological Station
Lixianjiang River Basin
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分类号
P338
[天文地球—水文科学]
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题名改进SHO求解自动化立体仓库能耗优化调度问题
被引量：1
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作者
刘凯
吉卫喜
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机构
江南大学机械工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第16期302-310,共9页
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基金
山东省重大科技创新工程基金(2019JZZY020111)。
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文摘
针对带有完工时间约束的自动化立体仓库任务调度问题,提出一种货位再分配策略,对货物进行合理的货位分配,并产生任务先后约束,建立以堆垛机总能耗最低为优化目标的数学调度模型,并引入相应的惩罚函数,采用一种改进的海马优化算法(improved sea-horse optimizer,I-SHO)作为全局优化算法并进行求解。在原始海马优化算法(sea-horse optimizer,SHO)的基础上,融合混沌映射与对立学习策略,提高了初始解的质量。引入自适应t分布变异策略,避免陷入局部最优,并且设置修正机制,使解满足任务先后约束。引入混合种群寻优策略,进一步优化算法的搜索能力。最后通过实验进行验证,将海马优化算法、遗传算法(genetic algorithm,GA)和粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)作为对比算法,验证了I-SHO在求解自动化立体仓库能耗优化调度问题上的有效性。
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关键词
任务调度优化
能耗优化
修正机制
改进海马优化算法
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Keywords
task scheduling optimization
energy consumption optimization
correction mechanism
improved sea-horse optimizer algorithm
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分类号
TP315
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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